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El peor error en el manejo del dolor (que podrías estar cometiendo)

Ahora mismo, el mayor problema en el manejo del dolor es que hay una epidemia de razonamiento erróneo. Es una pandemia de brociencia (donde la experiencia se transmite como si fuera conocimiento científico), de pensamiento no-científico y falta de razonamiento. En los debates, cuando la gente se enfrenta a un argumento y/o evidencia que va en contra de sus creencias preconcebidas, la respuesta común es pero sé que funciona o yo he visto que funciona. 
El primer principio es que no tienes que engañarte, y eres la persona más fácil para autoengañarte. Richard P. Feynman

Hay múltiples problemas fundamentales con esta línea de pensamiento, y presenta una de las mayores barreras para el progreso y el desarrollo del manejo del dolor. Mucho de nuestro futuro se construye sobre nuestra habilidad de dejar atrás teorías, narrativas, filosofías y puntos de vista que nos guían. Tenemos tendencia a cegarnos con nuestras visiones caducas y esto también nos pasa en el manejo del dolor y la fisioterapia.

Paradógicamente, con frecuencia nos ponemos barricadas y barreras hacia tener un modelo más moderno (basado en la ciencia) de asistencia y visión acerca del dolor. Muchas veces, nos resistimos a ponernos al día con los modelos de asistencia que utilizamos con la gente que sufre de dolor, a pesar de que nuestros cuidados pudieran realizarse desde mejores aproximaciones. Presentamos errores lógicos y científicos cuando nos aferramos al argumento He visto que funciona. A continuación, intentaré acercar los principales errores:

Cuando decimos que funciona perdemos la realidad de que los resultados y los efectos de nuestras intervenciones son cosas diferentes. Como decían Herbert et al. 2005 Los resultados miden resultados, no los efectos de la intervención. Son muchos los factores que pueden influenciar en los resultados clínicos: la regresión a la media, el efecto placebo, la evolución natural y muchos más (Herbert et al. 2005).

Factores como el sueño o el paso del tiempo juegan un importante papel en los buenos resultados. Ignorar el efecto potencial de estos factores en el resultado es un gran error. No tener en cuenta los mismos hace que tampoco consideremos sus beneficios terapéuticos.

No debemos olvidar lo que decían Herbert et al. 2005: un buen resultado no necesariamente indica que la intervención fuera efectiva, un buen resultado puede ocurrir independientemente de nuestra intervención. Un mal resultado tampoco indica que nuestra intervención fuera ineficaz, ya que puede ser que empeore incluso sin nuestra intervención. 

Cuando se utiliza el argumento He visto que funciona, es un punto de partida erróneo -ya que comprende una falacia post hoc. El nombre completo de este pensamiento erróneo común es post hoc ergo propter hoc (del latin: si un acontecimiento sucede después de otro, el segundo es consecuencia del primero). Un ejemplo que se suele usar para explicar este error es que si el gallo canta justo antes del amanecer, indica que el gallo causa el amanecer. Por supuesto que este supuesto es erróneo. Cometemos la falacia post hoc cada vez que concluimos que nuestra intervención ha funcionado porque el paciente mejoró después de un tiempo.
Desearía que todos pudiéramos aprender a separar los resultados clínicos de las racionalizaciones post hoc sobre los mecanismos de acción fisiológicos. Dr. Jonathan Fass, DPT

Debemos recordar que la prioridad temporal (o el orden cronológico) es sólo uno de los indicadores de una posible relación causal. Otras indicaciones pueden ser una conexión espacial o una historia de regularidad. Pero la prioridad temporal únicamente es insuficiente para establecer una posible relación causal, porque si fuera suficiente, cualquier evento que preceda otro evento enmarcaría una relación causal, y esto no sucede así, está claro. (Damer 2009)

Con el problema del argumento tenemos que tener dos consideraciones:

1. ¿Cómo sabemos que hubo un efecto? ¿Cómo lo medimos, es una medida validada?

2. ¿Cómo exploramos clínicamente si fue el efecto de nuestra intervención? ¿Cómo descartamos que no hubo otros factores como el sueño, tiempo, la historia natural de las condiciones musculoesqueléticas u otros factores desconocidos que pudieron causar el efecto?

Cuando hacemos afirmaciones objetivas causales como: He visto que funciona, estamos traspasando la realidad de la ciencia y la epistemología (parte de la filosofía que estudia los principios, fundamentos, extensión y métodos del conocimiento humano). Cuando así sucede, deberíamos tener una comprensión básica de la complejidad (de la ciencia y la epistemología) que estamos traspasando abruptamente. Cuando hacemos afirmaciones causales, las siguientes preguntas pueden servirnos para reflexionar acerca de la validez de nuestras proclamaciones. Deberíamos tener una estimación de la veracidad y plausibilidad de lo afirmado, y asegurarnos de que no nos estamos autoengañando, como diría el profesor Feynman.

¿Puedo preguntarte cómo sabes que funciona? ¿Cómo calculaste la fuerza de la inferencia (deducción) causal? ¿Cómo lidiaste con la regresión a la media? ¿Y con el sesgo de superviviente? ¿Y la dificultad de separar correlación de causalidad? ¿U otros problemas de endogeneidad? ¿Cómo lo hiciste al no tener un grupo control? ¿O el potencial problema del sesgo de selección? ¿Y otros sesgos potenciales ? ¿Cómo controlaste otras variables de confusión? ¿Qué medidas de referencia utilizaste? ¿Eran medidas de referencia validadas? ¿Sólo utilizaste PROMSs? (Patient Reported Outcome Measures. Medidas de resultados basados en lo que dice el paciente).

Quiero dejar claro que no tengo ningún problema con la gente que comparte sus experiencias subjetivas. Con lo que tengo un problema enorme es cuando la gente clama verdades causales objetivas basadas únicamente en sus experiencias subjetivas. Si realizas una afirmación objetiva, debes ser capaz de proveer una evidencia objetiva que sustente tu argumento.

Así que la cuestión subyacente todavía continúa: ¿Podemos evaluar subjetivamente lo que experimentamos y recordarlos con cierto grado de objetividad?

Tomemos un ejemplo sencillo, que no tenga que ver con la complejidad clínica de la rehabilitación de un dolor musculoesquelético. La tarea de escribir y rastrear cuanto comemos, ¿podemos hacer esa sencilla tarea con cierto grado de objetividad?

Hill et al. obsevaron la validez de la toma energética referida por los propios consumidores mediante la técnica del agua doblemente etiquetada. El agua doblemente etiquetada es un método para medir el consumo de energía. Hill et al. se dieron cuenta de que la gente que era categorizada como grandes comedores sobreestimaron la toma energética en un 19% y los menos comedores infravaloraron la toma en un 46%. Schoeller et al. avisaron sobre los posibles errores de autoevaloación de la toma energética (en investigación), debido a potenciales inexactitudes y sesgos.

¿Podemos entonces utilizar nuestra experiencia en detectar los pequeños y grandes efectos de los tratamientos en nuestra práctica clínica?

El profesor Howick, responde a este pregunta en el libro La Filosofía de la Medicina basada en la Evidencia: Resumiendo, la experiencia por sí sola es una herramienta insuficiente para detectar pequeños y grandes efectos. Esta cita se parece mucho a otra realizada por el Dr. Neil O’Connell PhD: No puedes decir que un tratamiento funciona sólo por observación clínica y experiencia.

Algunas de las razones por las que no podemos confiar en nuestra propia experiencia están resumidas por Higgs & Jones en su libro: Razonamiento Clínico en las Profesiones Sanitarias:
No importa lo objetivos que creamos ser en nuestra práctica, estamos tan bloqueados con nuestros propios filtros de interpretación que ¡no podemos ser conscientes de los propios filtros de interpretación! El equivalente pedagógico a este hecho sería el del perro intentando alcanzar su propio rabo, o intentar mirarte la espalda en el espejo del baño. De alguna forma, todos somos prisioneros de nuestros marcos de referencia perceptivos que determinan cómo vivimos nuestras experiencias. Generalmente, un bucle de autoconfirmación se genera cuando aceptamos sin crítica sólo las acciones clínicas que confirman nuestras afirmaciones.Higgs & Jones

Uno de los problemas fundamentales aquí, como fue descrito por Lacy et al., es: Los hallazgos de la investigación en fisiología básica y en los estudios de neurociencia indican que el proceso reconstructivo de la memoria es susceptible a la distorsión.

Esto significa que en un alto grado no podemos confiar en lo que recordamos. Hay muchas fallas en nuestra memoria, que intuitivamente todos sabemos, y por eso utilizamos calendarios, to do list, listas de la compra cuando vamos a comprar y no queremos que se nos olvide nada. Como dijo el Prof. Lotus en una ponencia, nuestras memorias se reconstruyen, trabajan como lo hace la página de Wikipedia. Así que pueden volver a ser editadas después del acontecimiento, la memoria es de naturaleza reconstructiva.

¿Podemos utilizar nuestra experiencia para explorar y estimar los beneficios y daños de nuestras intervenciones o tests en los pacientes?

Como se afirma en una revisión sistemática de Hoffman et al.: Los clínicos raramente tienen una visión objetiva sobre los beneficios y daños, ya que tienen inexactitudes en ambas direcciones. A pesar de ello, los clínicos, generalmente infravaloran los daños y sobrevaloran los beneficios. Las percepciones inexactas sobre los beneficios y daños de nuestras intervenciones son la causa de las elecciones subóptimas en el manejo clínico. 

La respuesta es, por tanto, que no podemos.

Para escapar de todos estos errores, y tomar mejores decisiones, necesitamos conocer la investigación experimental y los ensayos controlados aleatorizados (RCT: Randomized Controlled Trial) para determinar, con un grado de certeza, los efectos de la intevención (Herbert et al. 2005). La rehabilitación del dolor moderna debería estar basada en investigaciones cualitativas y cuantitativas, utilizando la amplia investigación de la que actualmente disponemos. Incluso si una RCT de una patología particular no existiera, con la población específica (obesidad, niños, mujeres premenstruales etc) todavía hay mucho conocimiento que puede guiar nuestro razonamiento clínico y hacer que los tratamientos sean mejores.

El primer objetivo de utilizar la ciencia en la asistencia sanitaria es aumentar la calidad del tratamiento y ser capaces de tomar decisiones basadas en modelos válidos según el conocimiento actual. Además, y más importante, asegurarnos de no repetir los errores del pasado. 
Necesitamos estar seguros de que según nos vamos moviendo hacia una mejor práctica, seguimos poniendo a los pacientes primero. Nada puede ser más humanista que utilizar la evidencia para encontrar los mejores abordajes posibles para la atención. Podemos tener ciencia y responsabilidad al tiempo que conservamos todos los principios y comportamientos humanísticos que son nuestro legadoProf. Jules Rothstein, PT, PhD

Este artículo ha sido publicado en nuestro blog tras Lars Avemarie contactarnos para mostrarnos su interés en que así fuera (convirtiéndose así en uno de nuestros colaboradores, de lo cuál estamos muy agradecidos). Este artículo ha sido traducido por Goretti Aranburu del original en inglés (gracias Goretti).

Lecturas recomendada para profundizar:

Herbert et al. Outcome measures measure outcomes, not effects of intervention, Clinical reasoning in the health professions by Higgs and Jones, The Philosophy of Evidence-Based Medicine by Howick, In Evidence We Trust by Hale.

Referencias


Damer, T. Edward. Attacking faulty reasoning : a practical guide to fallacy-free arguments (6th ed. ed.). Wadsworth,Cengage Learning. 2009

Herbert R, Jamtvedt G, Mead J, Hagen KB. Outcome measures measure outcomes, not effects of intervention. Aust J Physiother. 2005;51(1):3-4.

Higgs, J., & Jones, M. A. (2008). Clinical reasoning in the health professions, 3rd Edition. Oxford: Butterworth-Heinemann.

Hill RJ. Davies PS. The validity of self-reported energy intake as determined using the doubly labelled water technique. Br J Nutr. 2001 Apr;85(4):415-30.

Hoffmann T, Del Mar C. Clinicians’ Expectations of the Benefits and Harms of Treatments, Screening, and Tests A Systematic Review. JAMA Intern Med. doi:10.1001/jamainternmed.2016.8254. Published online January 9, 2017.

Howick J. The Philosophy of Evidence-Based Medicine. Wiley-Blackwell, BMJ Books (2011).

Roger Kerry, The Philosophy of Evidence-Based Medicine. Manual Therapy, Volume 16, Issue 6, 2011, Page e7. Doi 10.1016/j.math.2011.07.007.

Lacy JW, Stark CE. The neuroscience of memory: implications for the courtroom.Nat Rev Neurosci. 2013 Sep;14(9):649-58. doi: 10.1038/nrn3563. Epub 2013 Aug 14.

Rothstein JM. Thirty-Second Mary McMillan Lecture: journeys beyond the horizon. Phys Ther. 2001 Nov;81(11):1817-29.

Schoeller DA, Thomas D, Archer E, Heymsfield SB, Blair SN, Goran MI, Hill JO, Atkinson RL, Corkey BE, Foreyt J, Dhurandhar NV, Kral JG, Hall KD, Hansen BC, Heitmann BL, Ravussin E, Allison DB. Self-report-based estimates of energy intake offer an inadequate basis for scientific conclusions. Am J Clin Nutr. 2013 Jun;97(6):1413-5.

Fuente: este post proviene de La Fisioterapia.net, donde puedes consultar el contenido original.
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